互联网+时代下出租车资源配置研究

针对不同时空出租车资源的"供求匹配",选取了出租车空驶率与乘客平均等车时间作为供求指标,建立了城市出租车网络平衡模型.并结合北京市不同地区居民打车的数据记录,得到城市经济较为发达的分区出租车资源供不应求,经济较为薄弱的分区供大于求;白天高峰期和夜间低峰期出租车资源供不应求;其他时段供大于求;供求平衡的情况极少.同时为了检验出租车补贴方案能否缓解"打车难"问题,建立了模糊层次分析模型.最后策划出一种等级模式下的打车补贴方案来缓解现实生活中出现的"打车难"的情况.     

“互联网+”时代的出租车资源配置建模与分析

为了研究"互联网+"时代的城市出租车资源配置及其补贴方案合理性,首先,利用定量分析方法,建立层次分析模型,得出出租车"供求匹配"程度在一、二线城市的出租车匹配程度,优于三、四线城市的匹配程度;通过对四个城市出租车的相关数据分析和处理,得出在一周内出租车的供给量普遍高于需求量,供求匹配程度较低,在一天内,上下班高峰期的匹配程度较低的结论。然后,建立灰色预测模型,预测得到2015至2017年广州、成都、长沙、石家庄打车状况满意度,实验结果表明上述四个城市满意度并没有明显提升;同时,通过分析满意度与乘客打车平均等待时间,得出租车补贴方案对"打车难"的状况并没有明显缓解。最后,建立线性规划模型,确定单次接单的合理补贴数额的方程式,结合合理的补贴数额,以及上文的分析结果,设计出能有效缓解"打车难"补贴方案。     

基于供需平衡条件下的城市出租车模型分析

针对我国各大城市普遍出现的"打车难"现状,综合考虑了影响出租车市场的各种因素,通过相关数据的收集,分析出不同时空出租车资源的"供求匹配"程度.并利用excel软件和统筹规划等建立数学函数模型,通过对覆盖率以及不同路段出租车供需量的变化规律进行统计分析,建立新的出租车服务平台和补贴方案,在减轻了打车难的现状之下,还使出租车拥有者的利益达到最大化.     

基于打车软件服务平台的出租车补贴的最佳方案

分析了城市交通中乘车难的现状及主要原因,针对出租车乘车难的几种主要情况提出了基于打车软件服务平台的各种补贴方案,给出了出租车司机不挑单、不拒载、愿意接单的利益驱动激励机制,首次建立了4种情形下的出租车司机补贴最佳方案模型,有效定量地解决了出租车市场的乘车难的现实问题。     

让市场而不是权力来选择技术

正全国政协委员、吉利集团董事长李书福打车上"两会"的消息一出,立刻成为媒体报道的热点,其以废除数量管制、打击垄断为核心的破解打车难的提案也被广泛报道。与此同时,持续了一段时间的腾讯和阿里巴巴打车软件争夺战也进入了新阶段,阿里巴巴旗下的快的打车进一步调整其对出租车司机和乘客的补贴方案。很多人笑称,这年头营销太重要了,委员提案、打车软件通通需要高超的营销手段。也许吧!但不管怎样,在很多城市,打车难是一个不争的事实。     

打车“大作战”

正觊觎这块新兴"蛋糕"的商家不会少,而这其中闹得最火的非嘀嘀打车与快的打车的"烧钱游戏"莫属,其拉锯战不断升级。打车软件"火了"。鉴于嘀嘀打车和快的打车两款打车软件不断升级的白热化竞争,双方都不断推出吸引用户的补贴政策,并在各大媒体上自然不会少他们的身影。各种报道都集中在他们剑拔弩张、相互打压的争议性竞争手段,当然更吸引眼球的还是他们拿出"真金白银"去补贴给使用打车软件的用户和出租车司机,这种烧钱讨好用户的行为自然引起了用户的极大兴趣,但是这些打车软件的烧钱行为会持续到何时?各     

滴滴、快的合并后,租车大战新走向

<正>租车软件自一诞生就新闻不断,迈入2015年租车大战更是"狼烟四起"。1月15日,快的打车就宣布已完成新一轮总额6亿美元的融资,由投资机构软银集团领投,阿里巴巴集团以及老虎环球基金也参与了此次投资。相比之下,滴滴打车的D轮融资则达到7亿美元。春节前的情人节——2月14日,两家打车软件双巨头滴滴打车和快的打车又"光速"宣布合并。双方将组建一家新公司,采取联合CEO的架构,快的打车CEO吕传伟、滴滴打车CEO程     

基于因子分析法“互联网+”时代出租车资源配置的研究

应用因子分析、描述分析、算法遍历等方法,分别构建因子分析模型、算法流程图等,讨论并研究了影响出租车供求匹配程度的主要因素、不同时空下出租车资源的供求匹配程度分布规律、各公司补贴方案是否能缓解打车难等相关问题。使用SPSS、EXCEL软件求解,综合运用定性与定量分析法分析问题。     

当出租车遇到科技

<正>科技改变了人们的生活,其中就包括人们乘坐出租车的方式。3年前,我们都是走到路边,招手打车。今天,我们可以坐在沙发上,掏出手机,打开软件约车,等车到了再出门。那么,3年后呢?30年后呢?无人驾驶出租车德国研究人员正在研制无人驾驶的全自动出租车。研究人员把平板电脑和德国大众     

打车软件背景下出租车运营平衡模型

为了得到基于打车软件背景下城市出租车合理发展规模,对传统背景下出租车和使用打车软件背景下出租车搜索乘客的行为进行了比较,在固定需求下分析了供需平衡关系,基于空载和载客阶段的特征,建立了出租车运营平衡模型。针对模型结构,将其转化为最优化问题,并利用遗传算法进行求解,反映出了出租车规模、出租车在各交通小区的平均搜索时间和各交通小区乘客的等待时间的关系。算例分析表明,该模型与算法具有有效性和可行性,有助于管理部门确定城市出租车的合理规模和制定发展规划。     

信息不对称角度下的出租车空载率成因分析

从信息不对称的角度出发,对城市出租车空载率的成因进行分析。首先对出租车空载率以及信息不对称的概念进行界定;其次通过分别分析出租车司机的供给意愿和乘客的需求意愿,对出租车市场中存在的信息不对称现象进行详细的阐述,发现了“打车难”与空载率高并存的现象;接着,结合“经济人”假设、成本学说以及中心效应等理论深入分析空载率的成因,指出了出租车司机因追求自身利益最大化导致出租车市场处于过度中心集聚状态,出租车市场的供求信息不能有效地传递给双方,从而导致了出租车的高空载率;最后提出了应该大力推进智能化出租车调度系统和高科技打车软件的应用,从根本上降低出租车空载率,提高社会效益。     

基于上海市对“快滴时代”出租车供求匹配的研究

以上海各区出租车数据为基础,采用模糊综合评价与灰色关联度分析相结合的分析方法研究,用关联度近似代替供求匹配度,将打车软件兴起前后的供求匹配度进行对比,综合分析模型研究结果,得出打车软件没有对缓解打车难产生明显效果的结论。     

尤伯：发一爱疯，就把你人和豪华车一起租了

美国大城市不是打车难吗？它打了个擦边球，避开牌照问题。专找那些豪华车的车主，每部车配上一个装有自己系统的iPhone。五到十分钟就能到。价格只比出租车多一半。     

尤伯：发一爱疯，就把你人和豪华车一起租了

美国大城市不是打车难吗？它打了个擦边球，避开牌照问题。专找那些豪华车的车主，每部车配上一个装有自己系统的iPhone。五到十分钟就能到。价格只比出租车多一半。     

Uber:你的私家租车公司

正按个钮,打个车网站以最简单最优雅的方式,让乘客和出租车更好找到对方在北京街头,一般五分钟就能打到车。但有时,就算你耍宝一样在空中挥舞双手一个小时也没法阻止车流的滚滚向前,特别是在下雨天的早晚高峰。如果你住在远郊,就会存在另一种潜在的担忧:很难打车回家。理论上说,出租车拒载是违法的,但是理论上还说,超速、违章也是违法的呢!     

机场出租车运营问题最优化模型研究

由于机场的位置一般离城市偏远,出租车是主要的交通工具,如何提高机场运营管理的高效性,节省司机和乘客的等待时间是一个急需解决的问题。通过层次分析法,建立相应的指标评估模型,确定影响出租车司机决策的关键因素。通过优化的整数规划模型,设计“上车点”及短期补贴计划,既能提高返城运营的效率,又可使出租车司机的收支尽可能平衡。     

交通状况对出租车运行区域的影响研究

针对大中城市高峰期间打车难的现象,利用出租车GPS数据,提出了一种量化研究出租车逃离城市拥堵区域的方法。首先采用射线法进行地图匹配,将中心城区路网划分为多个研究区域,利用出租车GPS数据来统计各区域每5分钟内的累计车辆频数;再利用不同区域间的累计车辆频数比值来描述区域间出租车的流动情况。研究结果表明,出租车在高峰期间存在逃离交通拥堵区域的现象,并且发现出租车逃离拥堵区域的时段相对于社会车辆的高峰期滞后0.5~1.0 h。该研究成果对于掌握出租车运行特性和出租车管理具有一定的借鉴价值。     

移动出行:从合规化到供给侧改革

聚焦打车软件领域,用户端的白热化争夺已逐渐进入尾声.而滴滴出行与海博出租的合作,释放出一个新的市场信号:滴漓出行或将通过合规化的供给侧改革,打造移动出行市场的管道型企业,从而成长为难以撼动的行业巨头. 继上海大众和首汽合作自建网约车平台“大众出行”之后,滴滴打车和上海本地出租车公司海博出租,也携手乘上了“友谊的小船”.     

基于公平性的出租车合乘算法研究

随着时代的发展与社会的进步,"打车难"问题一直困扰着城市公共交通的发展,因而出租车合乘现象逐渐出现,而且在我国江浙一带已经将合乘合理化并应用到实际生活中.但广大民众对出租车合乘依然存在抵触情绪.就出租车合乘所面临的问题进行分析,结合以往学者对出租车合乘的研究情况,就合乘费用问题提出一种基于公平性的改进计算方法,用于解决合乘中可能遇到的乱收费现象.     

基于数学建模的城市出租车供需分配方案设计

随着城市化进程的不断推进,城市人口密集程度越来越严重,出租车资源分配不合理导致的"打车难"问题日益突出。本文应用数学建模方法引入供需平衡比与里程利用率作为指标,对城市一日内出行高峰与非高峰时段的不同行政区域进行供需关系分析。首先,利用供需平衡法预测出租车需求量,同时结合空载率得到出租车供应量,计算供需平衡比;其次通过求解出租车有效里程得到里程利用率。以西安市为例,确定参数后分析上述指标,得到西安市不同时段、不同地区的出租车资源供需匹配程度,其中出行早高峰以及城市核心区(莲湖、碑林)和城市扩张区(长安、临潼)供需矛盾尤为突出。